前提:要实现多模型部署,首先要了解并且熟练实现单模型部署,可以借助官网文档,使用Docker实现部署. 1. 首先准备两个你需要部署的模型,统一的放在multiModel/文件夹下(文件夹名字可以任意取),其目录结构如下: multiModel/├── model1 │ └── 00000123 │ ├── saved_model.pb │ └── variables │ ├── variables.data-00000-of-00001 │ └── variables.index ├── mo

1.git clone tensorflow serving 及tensorflow代码 2. ERROR: /root/.cache/bazel/_bazel_root/f71d782da17fd83c84ed6253a342a306/external/local_config_cuda/crosstool/BUILD::: Traceback (most recent call last): File error_gpu_disabled() File , in error_gpu_disa

Using TensorFlow Serving with Docker 1.Ubuntu16.04下安装docker ce 1-1:卸载旧版本的docker sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io 1-2:安装可选内核模块从 Ubuntu 14.04 开始,一部分内核模块移到了可选内核模块包 ( linux-image-extra-* ) ,以减少内核软件包的体积.正常安装的系统应该会包含可选内核模块包,而一些裁剪后的       

http://blog.csdn.net/wangjian1204/article/details/68928656 本文转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/23361413 ,原题:TensorFlow Serving 尝尝鲜 2016年,机器学习在 Alpha Go 与李世石的世纪之战后变得更加炙手可热.Google也在今年推出了 TensorFlow Serving 又加了一把火. TensorFlow Serving 是一个用于机器学习模型 serving

一.前言 随着深度学习在图像.语言.广告点击率预估等各个领域不断发展,很多团队开始探索深度学习技术在业务层面的实践与应用.而在广告CTR预估方面,新模型也是层出不穷: Wide and Deep[1].DeepCross Network[2].DeepFM[3].xDeepFM[4],美团很多篇深度学习博客也做了详细的介绍.但是,当离线模型需要上线时,就会遇见各种新的问题: 离线模型性能能否满足线上要求.模型预估如何镶入到原有工程系统等等.只有准确的理解深度学习框架,才能更好地将深度学习部署到线

一.TensorFlow Serving简介 TensorFlow Serving是GOOGLE开源的一个服务系统,适用于部署机器学习模型,灵活.性能高.可用于生产环境. TensorFlow Serving可以轻松部署新算法和实验,同时保持相同的服务器架构和API,它具有以下特性: 支持模型版本控制和回滚 支持并发,实现高吞吐量 开箱即用,并且可定制化 支持多模型服务 支持批处理 支持热更新 支持分布式模型 易于使用的inference api 为gRPC expose port 8500,为

TensorFlow Serving 是一个用于机器学习模型 serving 的高性能开源库.它可以将训练好的机器学习模型部署到线上,使用 gRPC 作为接口接受外部调用.更加让人眼前一亮的是,它支持模型热更新与自动模型版本管理.这意味着一旦部署 TensorFlow Serving 后,你再也不需要为线上服务操心,只需要关心你的线下模型训练. TensorFlow Serving的典型的流程如下:学习者(Learner,比如TensorFlow)根据输入数据进行模型训练.等模型训练完成.验证之

TensorFlow 模型保存与加载 TensorFlow中总共有两种保存和加载模型的方法.第一种是利用 tf.train.Saver() 来保存,第二种就是利用 SavedModel 来保存模型,接下来以自己项目中的代码为例. 项目中模型的代码: class TensorFlowDKT(object): def __init__(self, config, batch_size): # 导入配置好的参数 self.hiddens = hiddens = config.modelConfig.h

拉去tensorflow srving 镜像 docker pull tensorflow/serving:1.12.0 代码里新增tensorflow 配置代码 # 要指出输入,输出张量 #指定保存路径 # serving_save signature = tf.saved_model.signature_def_utils.predict_signature_def( inputs={'input_param': model.inputs_placeholder}, outputs={'ty

昨晚终于实现了Tensorflow模型的部署 使用TensorFlow Serving 1.使用Docker 获取Tensorflow Serving的镜像,Docker在国内的需要将镜像的Repository地址设置为阿里云的加速地址,这个大家可以自己去CSDN上面找 然后启动docker 2.使用Tensorflow 的 SaveModelBuilder保存Tensorflow的计算图模型,并且设置Signature, Signature主要用来标识模型的输入值的名称和类型 builder

将Tensorflow模型部署成Restful接口 下面是实现过程,整个操作都是在Linux上面实现的,因为Tensorflow Serving 目前还只支持Linux 这个意义真的是革命性的,因为从此以后大家就可以将训练好的模型真正的 通过Restful接口与其他所有的ERP 或者 CRM系统进行集成啦 上面这个图片是 Server加载模型,并且成功运行 上面这张图片是调用Call Restful 接口的Python 程序来调用Server上面的模型进行批量识别, 由结果可见预测的错误率是 1

使用TensorFlow Serving优化TensorFlow模型 https://www.tensorflowers.cn/t/7464 https://mp.weixin.qq.com/s/qOy9fR8Zd3SufvsMmLpoGg

前一篇讲过环境的部署篇,这一次就讲讲从代码角度如何导出pb模型,如何进行服务调用. 1 hello world篇 部署完docker后,如果是cpu环境,可以直接拉取tensorflow/serving,如果是GPU环境则麻烦点,具体参考前一篇,这里就不再赘述了. cpu版本的可以直接拉取tensorflow/serving,docker会自动拉取latest版本: docker pull tensorflow/serving 如果想要指定tensorflow的版本,可以去这里查看:https:

前文:三分钟快速上手TensorFlow 2.0 (中)——常用模块和模型的部署 TensorFlow 模型导出 使用 SavedModel 完整导出模型 不仅包含参数的权值,还包含计算的流程(即计算图) tf.saved_model.save(model, "保存的目标文件夹名称") 将模型导出为 SavedModel model = tf.saved_model.load("保存的目标文件夹名称") 载入 SavedModel 文件 因为 SavedModel

TensorFlow Serving https://tensorflow.github.io/serving/ . 生产环境灵活.高性能机器学习模型服务系统.适合基于实际数据大规模运行,产生多个模型训练过程.可用于开发环境.生产环境. 模型生命周期管理.模型先数据训练,逐步产生初步模型,优化模型.模型多重算法试验,生成模型管理.客户端(Client)向TensorFlow Severing请求模型,TensorFlow Severing返回适当模型给客户端.TensorFlow Serving

1.安装tensorflow serving 1.1确保当前环境已经安装并可运行tensorflow 从github上下载源码 git clone --recurse-submodules https://github.com/tensorflow/serving 进入到serving目录下的tensorflow运行./configure,并安装步骤完成(需将 2问题解决的的步骤全操作完后执行安装步骤) 1.2.编译example代码 bazel build tensorflow_serving

前言 模型转换思路通常为: Pytorch -> ONNX -> TensorRT Pytorch -> ONNX -> TVM Pytorch -> 转换工具 -> caffe Pytorch -> torchscript(C++版本Torch) 我的模型是使用Pytorch1.0训练的,第三种方法应该是还不支持,没有对应层名字, 放弃. (以下是用方法3生成的网络结构图, 其中部分层名字和工具对应不上). 因此本文使用第4中方法,详细步骤分两步, 具体如下(目

[摘要] Tensorflow Serving 是tf模型持久化的重要工具,本篇介绍如何通过Docker compose搭建并调试TensorFlow Serving TensorFlow Serving GitHub地址: https://github.com/tensorflow/serving 建立docker-compose 文件目录 在serving下建立docker-compose.yml文件. 一.下载安装测试TensorFlow Serving正常运行 拉取最近版本的docker

由于tensorflow支持最高的python的版本和anaconda自动配置的python最新版本并不兼容,故直接用常规的在终端键入“python”会出现问题.经过尝试对激活环境,调用的过程暂总结如下: 其中之一的方法如图: 大体语句思路可以总结为两部分:①激活tensorflow环境 ②找到所要执行文件的目录(两部分不分先后) 之后便可以开始执行模型的训练等操作. ※注:若要使用tensorflow下的python需要先激活tensorflow再键入python,否则将直接调用系统中的pyt

第一步,读一读这篇博客 https://www.jb51.net/article/138932.htm (浅谈Tensorflow模型的保存与恢复加载) 第二步: 参考博客: https://blog.csdn.net/u011734144/article/details/82107610 按照上述教程配置好相关文件之后(模型是下面tensorflow-serving中产生的,直接移到textcnnrnn中的)然后再执行下面命令: 首先启动: ljj@debian:~$ docker run -